什么是数据分析？3分钟了解怎么样才能成为数据分析师

大数据时代全面来袭

随着大数据时代的到来，数据分析行业急剧发展，越来越多的企业已经意识到大数据分析的重要性和发展潜力，同时越来越多的传统行业公司开始转型升级，开始引入并发展专属自己的大数据分析部门及岗位。由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域，数据分析是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的，那么究竟什么是数据分析与大数据呢，想要学习数据分析究竟应该怎么办呢，跟着小编一起来看一下吧！

究竟什么是大数据

大数据就是巨量数据，海量数据，也可以说是数量大，结构复杂，类型复杂的数据的集合。而从这些数据中获取有价值的信息的的能力，就是大数据技术，从数据采集前的规划，到采集过程(交互逻辑设计等)，到回收数据的整理(机器层面和人工层面)，与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现(项目成果呈现)，都有数据分析涉及。

数据分析的两种方式

数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起，数据分析可能出现在产业链条的任何一个位置，产品、运营、市场，甚至销售、商务、人力，等等，当然职位可能就叫数据分析，但理解这个职位在哪一个业务板块，会更利于数据分析的进行，我们主要了解一下机器学习这种方式。

机器学习的方式进行数据分析

深度学习是人工智能的研究方向之一，是一种基于多层神经网络技术的机器学习，机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集，机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题，学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。

Python是学习的不错的选择

通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率，神经网络是最早提出来的，每一个新兴的事物提出来，都会有它提出的意义，之所以他这么火热，是因为他在众多机器领域有着突出的贡献。